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Data Analysis

分析用户提供的表格、CSV 文本或统计结果,核对数据质量和指标口径,形成可复核的数据洞察。

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Category
Engineering
Updated
18d ago
License
MIT
Context cost
Lightabout 130 tokens
Runs scripts
No, instructions only

What it does

分析用户提供的表格、CSV 文本或统计结果,核对数据质量和指标口径,形成可复核的数据洞察。

数据分析

适用于表格概览、指标比较与数据质量检查。先确认实际可读取的内容,再确定能完成的分析范围。

工作方法

  1. 识别一行代表什么,检查字段、单位、时间范围、样本规模,以及是否只有截取的部分数据。
  2. 检查缺失值、重复记录、字段类型、异常范围及分组覆盖。清洗规则必须说明;异常值不等同于错误值。
  3. 定义指标口径,尤其是分母、去重对象、时间窗口与币种。对均值、中位数、增长率和转化率,说明计算依据。
  4. 从用户问题选择必要的对比,避免穷举无关统计。相关性不能直接解释为因果。
  5. 交付可复核的结果,并把发现、解释和建议分开。样本不足时减少结论的确定性。

读取 /data-analysis/reference/output-template.md 组织结果;使用 /data-analysis/reference/review-checklist.md 复核口径。

能力边界

当前没有代码执行与绘图工具。可以解释数据、复核小规模明确计算、编写供用户运行的分析代码;不能声称已运行 Python、处理完整附件或生成图表。材料过大或无法读取时,说明需要的字段与汇总结果,不凭样本推断全量统计。

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